Resumen

Las hojas de sierra metalúrgicas son una herramienta de corte típica con un buen rendimiento y una alta eficiencia de procesamiento, y se utilizan ampliamente en diversas industrias, pero en el proceso de fabricación se generan inevitablemente defectos superficiales. Para resolver este problema, este artículo propone un modelo de detección de defectos superficiales basado en YOLOv5 para la calidad del producto, que puede distinguir tres defectos superficiales comunes de las hojas de sierra metalúrgicas con un valor mAP del 96,1 % en cada categoría de detección de defectos de las hojas de sierra metalúrgicas y un tiempo de detección de 139,8 ms por imagen.

• Materias:Acetamida
• Subjects:Acetamida
• Palabras claves:Sierra metalúrgica; Defectos de superficie; Detección de objetivos; YOLOv5
• Keywords:Metallurgical saw blade; Surface defects; Target detection; YOLOv5